当下大模型火爆全球！各种AIGC应用、Agent应用都在争先恐后的发布，而这背后不可忽视的Tokens成本是巨大的。前几天跟一个创业者朋友聊天，他们上半年面向国内用户做了一款DeepReasearch产品，运营两个月后悄悄关闭了服务～原因是Tokens成本太高、国内用户付费意愿太低，每月消耗数千刀Tokens费用缺连零头的成本都收不回来！
在部分场景里，我们不得不承认国内模型和海外模型的差距，但是不用大模型又称不上是一款AIGC应用；那智能与成本之间的GAP怎么来填补呢？可以试试通过"模型聚合 + 调度"的策略，可以在确保效果的前提下降低调用成本的30%-50%。
一、为什么要考虑"模型聚合"而不是单一模型呢？
很多企业在做模型选型时会走入一个误区：决策链路过于简单------"只上贵的、不上对的"，认为只要是参数大、能力强就能解决所有问题。事实上，模型的任务适配性存在显著差异，参数规模并不能保证在每个业务场景中都取得更好效果。生产环境中，单一模型在生产环境的边际成本高、延迟不稳定，并且对不同场景的性能是过度配置；在实际业务中，任务能力呈现"长尾"分布------绝大多数请求其实对生成质量的要求远远低于最顶级模型的能力。以实体抽取为例，30B 或14B级别模型在多数场景已能达到满意的准确率，而调用更大的模型只会带来更高的边际成本和更长的延迟。
更重要的是，模型输出的质量并非依靠模型本身的参数规模和推理能力决定，上下文密度、检索到背景知识的准确度、提示词的结构设计与预/后处理对最终效果有时影响更大，把这些前置工作做好后，小体量参数模型往往能更低的成本、更高的效率完成任务。
因此建议采用工程化的"按任务调度"可以将请求分流到合适成本/能力的模型上：例如短问短答、模版填充和检索增强使用小模型；复杂的内容生成、报表审计、Agent的任务协调与规划等场景可以交给大模型，在实施过程中可添加置信度、质量阈值参数，并建立监控与fallback机制保障任务的准确度。
模型聚合还能带来供应商的多样性，引入多家供应方不仅能够降低业务场景对单一模型的依赖，也能在价格或可用性波动时保持业务的稳定性，从而提高长期成本的可预测性与风险弹性。
二、Tokens成本模型
单一模型的总体成本可以拆分为三部分：调用成本、存储/检索成本与数据处理成本。计算公式为：调用次数 * 每次调用成本（token / 调用次数 / 任务时间）× 单位 token 价格；部分通常占比最高且随使用量线性增长，另外存储/检索与数据预/后处理都会产生相关额外固定费用。
聚合后的成本近似为**：Σ(p_i × c_i)**，其中 i 为模型编号，p_i 为该模型被调度的概率或占比，c_i 为该模型单位成本；也就意味着成本会根据模型调度的分布累计计算，总体成本会因为有小模型的调度概率而降低。那这里还可以有哪些成本优化手段呢？
分层路由：将不同任务路由刀不同规格的模型上，避免所有任务使用参数量最大、最贵的模型；
缓存：缓存是有效降低模型成本的策略，对高重复度请求优先走缓存，一般缓存命中的费用为直接用模型的十分之一；
结果复用：对近似或重复的任务将结果保存在内存或快速存储中，短时间内直接复用以降低重复调用。对生成内容可做哈希/语义相似度判断以决定复用策略。
请求合并：请求合并也是一个非常常用的效率和成本优化策略，可以将小任务合并成一个请求发送，对结果进行格式化输出，再对不同的任务进行分类处理；
模型迁移：过调整路由权重或策略，使得高价模型的p_i被迁移到低价模型，从而降级总成本；
Prompt优化：通过模板化、结构化输出（JSON Schema）、上下文压缩/裁剪，直接降低输出 token 数并提高模型命中率。
三、落地步骤
首先需要明确业务场景与质量阈值，确定哪些场景可以用较低质量/低成本模型？哪些必须使用高质量模型？如果是Agent任务，建议Agent的协调者必须使用高质量模型，其决定整个Agent任务的进展方向和任务完成质量。
接下来，可以设计好这些场景的路由策略。规则示例：短回答或模板填充 -> 小模型；长文本生成或高度创造性任务 -> 大模型。支持 fallback：若低成本模型置信度低，后端再调用高质量模型重试。
另外，模型聚合平台还有一个好处是批发转零售，一般都会从头部模型厂商拿到比较好的价格来进行批量服务企业，当然这个也考验聚合平台背后的实力。（ps. OmniMaaS目前与OpenAI、Gemini、Claude、千问、生数、豆包等都建立了深度合作关系，平台有较好的价格给到大家。）
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聚合接入步骤：
平台入口：OmniMaaS
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API Key管理
完成登录后，进入"API Key"，并创建Key即可
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模型列表
通过创建出来的Key可以访问所有模型，无需接入多个渠道即可完成模型调度，模型列表：
（ps： 平台近期新用户注册即送Tokens及代金券，欢迎体验！）
注意，完成模型调度策略调整后一定要进行A/B测试和指标评估，主要为调度成本、推理时间、任务完成度、任务完成效果等相关业务指标，以评估是否成本的下降是否能够保证业务的不降智！
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